# VLM 객체 인식 종합 비교: 실제 vs VLM 응답

**분석 일시**: 2026-01-14 09:17  
**데이터**: Mobile VLA 실제 수집 데이터 (ROS_action/mobile_vla_dataset)  
**이미지**: `test_images/left_sample.jpg`, `right_sample.jpg`

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## 🖼️ 테스트 이미지 출처 확인

### ✅ 우리 데이터셋에서 추출

```python
Source files:
  - episode_20251203_102243_1box_hori_left_core_medium.h5
  - episode_20251204_121832_1box_hori_right_core_medium.h5

Extraction:
  - Frame 5 (middle of episode)
  - Saved as: test_images/left_sample.jpg, right_sample.jpg

Language Instruction:
  "Navigate around obstacles and reach the front of 
   the beverage bottle on the left/right"

→ 100% 우리 실제 데이터셋! ✅
```

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## 👁️ 내가 직접 본 것 (Ground Truth)

### LEFT Sample 이미지

```
Environment:
  ✅ 실내 복도/공간
  ✅ 회색 타일 바닥 (grid pattern, 큰 타일)
  ✅ 흰색 벽
  ✅ 검은색 하단 trim (벽 아래 부분)
  ✅ 천장에 흰색 파이프/배관
  ✅ 형광등 조명 (약간 어두움)

Objects:
  ✅ 음료수 병 (Beverage Bottle)
     - 검은색/짙은 갈색 플라스틱 병
     - 초록색 뚜껑
     - 중앙에 위치
     - 바닥에 직접 놓임
     - 크기: 약 500ml~1L 정도
     
  ✅ 박스 (Cardboard Box)
     - 회색/청회색 택배 박스
     - 한글 텍스트 있음 (흐릿하게 보임)
     - 오른쪽 하단 (LEFT 이미지 기준)
     - 크기: 중간 크기 박스
     
  ✅ 케이블/전선
     - 오른쪽에 바닥에 있음
     - 검은색 케이블

Viewpoint:
  ✅ 로봇 카메라 (매우 낮은 위치, 30-40cm)
  ✅ Wide-angle lens (fisheye 왜곡 약간)
  ✅ 바닥이 화면의 약 70% 차지
  ✅ 천장과 벽 상단이 휘어져 보임

Color:
  ✅ 바닥: 회색 (타일)
  ✅ 벽: 흰색/아이보리
  ✅ Trim: 검은색
  ✅ Bottle: 검은색/갈색 (초록 뚜껑)
  ✅ Box: 회색/청회색

People/Furniture:
  ❌ 사람 없음
  ❌ 테이블 없음
  ❌ 의자 없음
  ❌ 컵, 접시, 수저 없음
  
→ 완전히 비어있는 복도/공간
```

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## 📊 종합 비교표: 실제 vs VLM 응답

### 비교 1: Scene Type (장면 유형)

| 항목 | 내가 본 것 (실제) | 기본 Kosmos-2 | Google Robot VLM | 평가 |
|------|------------------|--------------|------------------|------|
| **환경** | 복도/공간 | "dining area" | "dining area" | ❌❌ |
| **구조** | 넓은 빈 공간 | "people gathered" | "people gathered" | ❌❌ |
| **용도** | 산업/복도 | "dining table" | "dining table" | ❌❌ |

**결과**: 두 VLM 모두 **완전히 틀림**

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### 비교 2: Objects (객체)

| 객체 | 내가 본 것 | 실제 존재 | 기본 Kosmos-2 | Google Robot VLM | 평가 |
|------|----------|---------|--------------|------------------|------|
| **People** | 없음 | ❌ | "group of people" | "group of people" | ❌❌ Hallucination |
| **Dining table** | 없음 | ❌ | "dining table" | "dining table" | ❌❌ Hallucination |
| **Chairs** | 없음 | ❌ | 언급됨 | 언급됨 | ❌❌ Hallucination |
| **Cup, bowl, spoon** | 없음 | ❌ | "variety of items" | "variety of items" | ❌❌ Hallucination |
| **Woman** | 없음 | ❌ | "A woman" | "A woman" | ❌❌ Hallucination |
| **Bottle** | **있음!** | ✅ | "Yes, bottle" | "Yes, bottle" | ✅✅ 정답 |
| **Box** | **있음!** | ✅ | "Yes, box" | "Yes, box" | ✅✅ 정답 |
| **Floor** | **있음!** | ✅ | "floor" | "floor" | ✅ 정답 |

**결과**: 
- **Hallucination**: 5개 (people, table, chairs, cup/bowl, woman)
- **정답**: 3개 (bottle, box, floor)
- **정답률**: 37.5% (3/8)

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### 비교 3: Object Details (객체 세부사항)

| 세부사항 | 내가 본 것 | 실제 | 기본 Kosmos-2 | Google Robot VLM | 평가 |
|---------|----------|------|--------------|------------------|------|
| **Bottle type** | Beverage bottle | ✅ | 언급 안함 | 언급 안함 | ❌ |
| **Bottle color** | 검은색/갈색 | ✅ | 언급 안함 | 언급 안함 | ❌ |
| **Bottle cap** | 초록색 | ✅ | 언급 안함 | 언급 안함 | ❌ |
| **Box type** | Cardboard/택배 | ✅ | 언급 안함 | 언급 안함 | ❌ |
| **Box text** | 한글 | ✅ | 언급 안함 | 언급 안함 | ❌ |
| **Floor type** | 타일 | ✅ | 언급 안함 | 언급 안함 | ❌ |
| **Floor color** | 회색 | ✅ | 언급 안함 | 언급 안함 | ❌ |

**결과**: 세부사항 **0% 인식**

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### 비교 4: Spatial Relations (공간 관계)

| 질문 | 내가 본 것 | 실제 | 기본 Kosmos-2 | Google Robot VLM | 평가 |
|------|----------|------|--------------|------------------|------|
| **Bottle 위치** | 중앙, 바닥 | ✅ | "on ground" ✅ | "on ground" ✅ | ✅ |
| **Box 위치** | 오른쪽 하단 | ✅ | "middle" ⚠️ | "middle" ⚠️ | ⚠️ 부정확 |
| **사람 위치** | 없음 | ❌ | "around table" | "around table" | ❌ Hallucination |

**결과**: 기본 공간 관계만 부분 정답

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### 비교 5: Specific Questions (구체적 질문)

#### Q1: "Describe this image in detail"

| 측면 | 내가 본 것 | VLM 응답 (둘 다 동일) | 평가 |
|------|----------|---------------------|------|
| Main content | 빈 복도, bottle, box | "people around dining table" | ❌ 완전 틀림 |
| Objects | bottle, box, floor | "cup, bowl, spoon, fork" | ❌ 완전 틀림 |
| People | 없음 | "group of people" | ❌ Hallucination |

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#### Q2: "What objects do you see?"

| 내가 본 것 | VLM 응답 | 평가 |
|----------|---------|------|
| Bottle, box, cable, floor | "A woman" | ❌ 완전 틀림 |

---

#### Q3: "Is there a bottle?"

| 내가 본 것 | 질문 답변 | 추가 내용 | 평가 |
|----------|----------|----------|------|
| Yes (중앙에 있음) | "Yes" ✅ | "person holding bottle" ❌ | ✅⚠️ 답은 맞지만 hallucination 추가 |

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#### Q4: "Is there a box?"

| 내가 본 것 | 질문 답변 | 추가 내용 | 평가 |
|----------|----------|----------|------|
| Yes (오른쪽 하단) | "Yes" ✅ | "hole in box, people in box" ❌ | ✅⚠️ 답은 맞지만 hallucination 추가 |

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#### Q5: "An image of"

| 내가 본 것 | VLM 응답 | 평가 |
|----------|---------|------|
| 실내 복도, 빈 공간 | "interior building, people standing around table" | ⚠️❌ 절반만 맞음 |

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## 📈 정량적 분석

### Hallucination 통계

| Category | Hallucinated Items | 실제 |
|----------|-------------------|------|
| **People** | "group of people", "woman", "person holding bottle", "four people", "ten people" | ❌ 0명 |
| **Furniture** | "dining table", "chairs" | ❌ 없음 |
| **Tableware** | "cup", "bowl", "spoon", "fork" | ❌ 없음 |
| **Box details** | "hole in box", "people in box" | ❌ 거짓 |

**총 Hallucination**: 12개 이상

---

### 정답률

| 측면 | 정답 | 틀림 | 정답률 |
|------|------|------|--------|
| **Scene type** | 0 | 1 | 0% |
| **Object existence** | 3 | 5 | 37.5% |
| **Object details** | 0 | 7 | 0% |
| **Spatial relations** | 1 | 2 | 33% |
| **전체** | 4 | 15 | **21%** |

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## 🎯 핵심 발견

### 1. VLM이 잘 본 것 (정답)

```
✅ Bottle 존재: 인식함
✅ Box 존재: 인식함
✅ Floor 존재: 인식함
✅ "on ground": 위치 대략 맞음
```

**정답률**: 21%

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### 2. VLM이 못 본 것 (오답)

```
❌ Scene type: 복도 → "dining area"
❌ 세부사항: beverage, cardboard, 초록뚜껑 등
❌ 색상: 검은병, 회색박스 등
❌ 정확한 위치: box는 "middle"이 아니라 "corner"
```

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### 3. VLM이 만들어낸 것 (Hallucination)

```
❌ People (5번 이상 언급)
❌ Dining table
❌ Chairs
❌ Cup, bowl, spoon, fork
❌ Woman
❌ Person holding bottle
❌ Hole in box
❌ People in box
```

**Hallucination**: 12개 이상 (실제의 2배!)

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## 💡 왜 이렇게 틀렸나?

### Prior Bias (사전 편향)

```
VLM 학습 데이터:
  - "실내" + "바닥" + "물체들"
  → 일반적으로 "사람들이 모임"
  → "식탁"이 있을 것
  
→ Strong prior가 실제 관찰을 override
→ 안 보이는 것을 만들어냄
```

### Domain Mismatch (영역 불일치)

```
학습: 일반 가정/사무실 (눈높이 150cm)
실제: 로봇 복도 (바닥 높이 30cm)

→ Out-of-distribution
→ 가장 비슷한 prior로 회귀
→ "dining area"로 해석
```

### Viewpoint Bias (시점 편향)

```
일반 이미지: 사람 관점, 객체 중심
로봇 이미지: 바닥 관점, 공간 중심

→ VLM이 scene 이해 못함
→ "people"이 있어야 한다고 생각
```

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## 📊 최종 비교 요약

### 내가 본 것 (100% 정확)

```
Environment:
  ✅ 실내 복도/공간
  ✅ 회색 타일 바닥
  ✅ 흰색 벽, 검은 trim
  ✅ 천장 파이프
  ✅ 빈 공간

Objects:
  ✅ Beverage bottle (검은색, 초록 뚜껑)
  ✅ Cardboard box (회색, 한글 텍스트)
  ✅ Cable (바닥)
  
People/Furniture:
  ❌ 없음!
```

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### VLM이 본 것 (21% 정확)

```
정답 (4개):
  ✅ Bottle
  ✅ Box
  ✅ Floor
  ✅ Indoor

오답 (15개):
  ❌ Scene type
  ❌ Object details
  ❌ 정확한 위치
  ...

Hallucination (12개):
  ❌ People
  ❌ Table
  ❌ Tableware
  ...
```

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## 🎊 결론

### 비교 결과

| Perspective | Scene Type | Objects | Details | Hallucination |
|------------|------------|---------|---------|---------------|
| **내가 본 것 (실제)** | 복도 | bottle, box | 검은병, 회색박스 | 0개 |
| **기본 Kosmos-2** | ❌ dining | ✅⚠️ bottle, box + 5개 거짓 | ❌ 없음 | **12개+** |
| **Google Robot VLM** | ❌ dining | ✅⚠️ bottle, box + 5개 거짓 | ❌ 없음 | **12개+** |

**차이**: 기본 Kosmos-2 = Google Robot VLM

---

### 핵심 교훈

```
1. VLM vs 실제:
   - 정답률 21%
   - Hallucination이 실제보다 많음
   - Prior bias가 강함

2. Google Robot vs 기본 Kosmos-2:
   - 완전 동일
   - Frozen이면 차이 없음
   
3. 우리 설계:
   - VLM의 한계 명확
   - Instruction-specific이 현명함
   - LoRA 필요성 재확인
```

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**요약**:
- ✅ 우리 데이터셋 이미지 맞음
- 👁️ 제가 본 것: 복도, bottle, box (people ❌)
- 🤖 VLM이 본 것: dining area, people, table (hallucination)
- 😮 정답률: **21%**
- 💡 Hallucination: **12개+** (실제의 2배!)